Otonom arabalar hâlâ hata yapmaya yatkın olabiliyorlar ve bunun en büyük sebeplerinden biri, AI eğitiminin bütün durumlara karşı önlem alamıyor olması. Ancak Microsoft ve MIT, bu bilgi açıklığını kapatmak için bir yöntem bulmuş olabilirler. MIT'nin tanımladığı üzere "kör noktaları" dolduran bir model geliştiren ikili, bu geliştirme için AI'nin belirli durumlarda insanların hareketlerini, kendisinin ne yapacağı ile karşılaştırma yaklaşımını kullandılar. AI, kendi tepkisinin insanların tepkilerine ne kadar yakın olduğuna göre davranışını değiştiriyor. Eğer bir otonom araba, bir ambulans gelirken kenara çekilmesi gerektiğini bilmiyorsa, gerçek bir insan sürücünün çekilmesini izleyerek ne yapması gerektiğini öğrenebiliyor.
Ayrıca bu model, gerçek zamanlı düzeltmeler için de kullanılabiliyor. Eğer bir AI yapmaması gereken bir şey yapıyorsa, insan bir sürücü kontrolü alarak bir şeyin yanlış yapıldığını gösterebiliyor.
Araştırmacılar, sürücüsüz araçların kendilerine aşırı güvenmelerini ve bir duruma karşı verilen tepkinin her kullanımını güvenli olarak işaretlemelerini engellemek için de bir yönteme sahipler. Bir makine öğrenimi algoritması, sadece kabul edilebilir ve kabul edilemez tepkileri belirlemekle kalmıyor, aynı zamanda bir hareketin ne zaman gerçekten güvenli olduğunu veya ne zaman problemler için potansiyel bıraktığını da belirliyor. Bir davranış, durumların %90'ında doğru olsa bile hâlâ çözülmesi gereken zayıflıklara sahip olabilir.
Bu teknoloji henüz arazi testleri için hazır değil ve bilim adamları modellerini sadece, sınırlı parametreler ve göreceli olarak ideal şartlar olan video oyunları üzerinde test ettiler. Microsoft ve MIT'nin hâlâ gerçek arabalar ile test düzenlemeleri gerekiyor. Ancak eğer bu sistem istenildiği gibi çalışırsa, otonom arabaların pratik kullanımı için büyük bir adım anlamına gelecek. İlk araçların hâlâ kar gibi basit problemlerle mücadele etmede sorunları bulunuyor ve hızlı trafik koşullarında en ufak bir hata bile kaza ile sonuçlanabiliyor...